RAG
RAG combina la recuperación de información externa con un modelo generativo para producir respuestas apoyadas en contenidos pertinentes
Qué significa, cómo se usa y en qué contexto aparece, con sus conceptos relacionados.
Qué es y cómo funciona
El sistema busca documentos o fragmentos y los incorpora al contexto antes de generar. Puede utilizarse para consultar documentación corporativa sin reentrenar el modelo en cada actualización. Su calidad depende de la búsqueda, las fuentes y la respuesta. RAG puede reducir ciertos errores, pero no los elimina ni garantiza que una cita respalde la afirmación.
También se dice
Retrieval-augmented generation, generación aumentada por recuperación
Preguntas frecuentes sobre RAG
¿Cuándo interesa RAG en lugar de ajustar un modelo con entrenamiento adicional?
RAG suele ser pertinente cuando la respuesta necesita consultar conocimiento externo que cambia o que debe poder rastrearse hasta sus documentos. El ajuste mediante entrenamiento adicional modifica el comportamiento del modelo y responde a necesidades diferentes, aunque ambas técnicas pueden combinarse. Conviene identificar primero si el problema está en disponer de la información adecuada o en cómo se produce la respuesta, y validar la alternativa con pruebas.
¿Qué documentación conviene preparar antes de poner en marcha un sistema RAG?
Conviene seleccionar documentos vigentes, comprensibles y con responsables identificados, además de resolver duplicados o versiones contradictorias. El sistema debe respetar qué información puede consultar cada usuario durante la recuperación, no solo ocultarla en la pantalla final. Un repositorio grande no garantiza una buena respuesta: también importan la estructura del contenido, sus límites y la capacidad de localizar el fragmento pertinente.
¿Cómo distinguir un fallo de búsqueda de un fallo de generación?
Hay que revisar por separado los documentos recuperados y la respuesta producida. Si faltaba la información pertinente, el problema puede estar en la cobertura o en la búsqueda. Si la información estaba disponible y se interpretó mal, habrá que revisar la generación. Conviene incluir preguntas sin respuesta en el repositorio: el sistema debería reconocer esa carencia en lugar de completar los huecos con afirmaciones no respaldadas.
¿Cómo saber si un fallo de RAG está en la búsqueda o en la respuesta?
Revisa primero qué documentos se recuperaron y si contenían información suficiente y autorizada. Después comprueba cómo utilizó el modelo esos fragmentos. Si la fuente adecuada no llegó al contexto, el problema puede estar en preparación o recuperación; si llegó y se interpretó mal, requiere otro tratamiento. Conserva la pregunta, los fragmentos y la salida para comparar cambios. Una cita bien formada no demuestra por sí sola que el contenido respalde la respuesta.